高度富集存活白血病原始细胞的急性髓系白血病蛋白质基因组学特征:SWOG报告

该数据集来自omicsdi.org,聚焦急性髓系白血病(AML)高度富集存活白血病原始细胞的蛋白质基因组学特征。研究整合基于质谱的蛋白质组学与下一代RNA测序,在27例AML患者未分化存活白血病原始细胞中发现6761种独特蛋白质,并鉴定与临床结局相关的候选蛋白标志物

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基因组预测HumanTmtSilacFacsFractionationAmlLc-ms/ms
Proteogenomic Characterization of Highly Enriched Viable Leukemic Blasts in Acute Myeloid Leukemia: A SWOG Report

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

高度富集存活白血病原始细胞的急性髓系白血病蛋白质基因组学特征:SWOG报告

该数据集来自omicsdi.org,聚焦急性髓系白血病(AML)高度富集存活白血病原始细胞的蛋白质基因组学特征。研究整合基于质谱的蛋白质组学与下一代RNA测序,在27例AML患者未分化存活白血病原始细胞中发现6761种独特蛋白质,并鉴定与临床结局相关的候选蛋白标志物。数据涵盖质谱蛋白质组学与转录组学信息,可用于探索AML复发相关生物学因素及蛋白质生物标志物(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):AML是一种分子异质性疾病,具有多种基因组、表观基因组和转录组异常。尽管使用了较新的治疗药物并鉴定了多种预后标志物,大多数AML患者仍会复发或死于该病。因此,了解决定复发的生物学因素,尤其是蛋白质水平上的因素,是AML中具有重大临床意义的研究方向。目前很少有研究检测AML的全蛋白质组。因此,我们开发了一种整合方法,利用基于质谱的蛋白质组学并借助下一代RNA测序(RNAseq),在来自AML患者的均一未分化存活白血病原始细胞(uVLBs)群体中鉴定与临床结局相关的新蛋白质生物标志物(发现队列,n=27)。分析鉴定出6761种独特蛋白质,其中238种和460种蛋白质显著相关

【主题与分类】

主题标签:Human、Tmt、Silac、Facs、Fractionation、Aml、Lc-ms/ms。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD029216

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数据说明

急性髓系白血病(AML)是一种分子异质性疾病,携带多种基因组、表观基因组和转录组异常。尽管使用了较新的治疗药物并识别了多种预后标志物,大多数AML患者仍会复发或死于该疾病。因此,在蛋白质水平上理解决定复发的生物学因素在AML中具有重要的临床意义。目前很少有研究检测AML的整体蛋白质组。因此,我们开发了一种整合方法,利用基于质谱的蛋白质组学并结合下一代RNA测序(RNAseq),在来自AML患者的均一未分化存活白血病原始细胞(uVLBs)群体中识别与临床结局相关的新型蛋白质生物标志物(发现队列,n=27)。分析鉴定出6761种独特蛋白质,其中分别有238种和460种蛋白质与完全缓解(CR)和总生存期(OS)显著相关。具有预后意义的转录本标志物与蛋白质标志物之间存在适度重叠。我们还能够识别和定量由基因组突变(如NPM1和RUNX1)产生的异常蛋白质。

为验证预后关联,采用基于TMT的LC-MS/MS技术,在来自独立患者队列(验证队列)的合并患者中定量蛋白质表达,并通过分析检验了SWOG分析中与CR相关的238种蛋白质的预后意义。其中13个最具前景的候选蛋白质与CR预后显著相关,许多与癌症生物学相关。总之,这些研究显示了在uVLBs中检测蛋白质组的可行性和生物学重要性。在蛋白质组中寻找生物标志物的研究可能是一种强大的工具,能够发现通过检测基因组或转录组 otherwise 无法识别的新型预后生物标志物。此外,多组学方法可用于确认潜在

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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